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静止背景下人体行为识别
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2018-01-23
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在实际工程中多数监控摄像头是固定的，为了使计算能力有限的智能摄像头实时地进行人体行为识别，提出一种将无迭代双边二维主成分分析方法（ NIB2DPCA）与高斯混合模型（GMM）相结合的行为识别方法。提取视频帧序列中运动前景的稠密光流，绘制运动矢量时空（ MVFI）模板，利用NIB2DPCA对MVFI模板作特征抽取，通过GMM对特征数据建模从而实现行为分类。测试结果表明，与轨迹云比较法相比，该方法对视频中的行为信息进行了有效地压缩，使得计算耗时缩短了90%以上，同时保持了较高的识别率。
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